史雪雪 劉清惓 浦瑋 王定奧

摘 ?要： 為降低太陽輻射誤差，提高測溫精準度，設(shè)計一款用于地面氣象觀測的強制通風溫度傳感器防輻射罩。以太陽輻射強度、風速、下墊面反射率作為影響參數(shù)，利用計算流體動力學（CFD）方法計算出不同環(huán)境因素下的輻射誤差。借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合仿真結(jié)果，得到輻射誤差值修正方程。分析訓練輸出與樣本輸出，兩者的絕對誤差僅在[-0.002 5，0.002 5]，可見BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測精度達到理想范圍。最后設(shè)計一個基于B/S結(jié)構(gòu)的查詢網(wǎng)站，用戶可通過該網(wǎng)站付費下載修正前后的歷史溫度數(shù)據(jù)以及歷史溫度曲線。

關(guān)鍵詞： 溫度傳感器; 仿真結(jié)果擬合; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 輻射誤差修正; 輸出分析; 網(wǎng)站設(shè)計

中圖分類號： TN711?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）19?0149?05

Abstract： In order to reduce the solar radiation error and improve the temperature measurement accuracy， a radiation shield of the forced ventilation temperature sensor for ground meteorological observation is designed in this paper. The solar radiation intensity， wind speed and underlying surface reflectivity are taken as the influencing parameters to calculate the radiation error at different environmental factors by means of the computational fluid dynamics （CFD） method. The BP neural network algorithm is used to fit the simulation results， and then obtain the correction equation of the radiation error value. The training output and the sample output are analyzed， and the absolute error between the two is only [-0.002 5， 0.002 5]. It can be seen that the prediction accuracy of the BP neural network reaches the ideal range. A query website based on B/S structure is designed， by which users can pay to the website to download the historical temperature data and historical temperature curves before and after the correction.

Keywords： temperature sensor; simulation result fitting; BP neural network; radiation error correction; output analysis; website design

0 ?引 ?言

長久以來，政府間氣候變化專門委員會以美國國家氣候資料中心全球歷史氣候網(wǎng)數(shù)據(jù)集（GHCN）、英國東英吉利大學氣候研究中心（CRU）與美國國家航空大氣管理局空間研究所（CISS）這3個機構(gòu)數(shù)據(jù)集作為歷次評估報告的關(guān)鍵科學依據(jù)，研究了近100年全世界陸地地面溫度的變化趨勢，數(shù)據(jù)表明氣溫以0.1 ℃ /10a的規(guī)律變化[1]。為使大氣溫度觀測系統(tǒng)能提高到與之相應的精度，用于大氣溫度觀測的溫度傳感器的輻射誤差應該控制在0.01 ℃以內(nèi)，但溫度傳感器在進行大氣溫度觀測時，吸收部分太陽輻射，致使傳感器觀測氣溫大于實際的大氣溫度，輻射誤差可達0.8 ℃甚至更高，降低了測溫精度，阻礙了氣候變化研究水平的提高。因此，要利用防輻射設(shè)備，如百葉箱等來減弱太陽輻射給溫度傳感器帶來的影響。根據(jù)不同的空氣交換形式，防輻射設(shè)備分為自然與強制通風型[2]，兩者間存在明顯的數(shù)據(jù)差異，例如，USCRN（U.S.ClimateReference Network）與MMTS（Maximum and Minimum Temperature System）相比，夜間的差異在0.2～0.4 ℃間，白天的差異則多達[2]1.0 ℃。強制通風型防輻射罩氣溫觀測系統(tǒng)能夠有效降低輻射誤差，但當前我國陸地氣象站普遍采用傳統(tǒng)的百葉箱或自然通風型防輻射罩，致使測量所得大氣溫度和真實大氣溫度間有明顯誤差。

本文設(shè)計一款強制通風溫度傳感器防輻射罩，借助計算流體動力學（CFD）方法獲得強制通風溫度傳感器在不同的太陽輻射強度、風速和下墊面反射率下的輻射誤差，并基于一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對輻射誤差結(jié)果進行數(shù)據(jù)擬合和修正，得到修正后的溫度值。設(shè)計一款基于B/S結(jié)構(gòu)的溫度查詢軟件，用戶可查詢具體城市或站點修正前后的歷史溫度數(shù)據(jù)，便于氣候變化研究。

1 ?強制通風溫度傳感器的計算流體力學分析

1.1 ?強制通風溫度傳感器防輻射罩結(jié)構(gòu)設(shè)計

本文設(shè)計的強制通風防輻射罩如圖1所示，包含鉑電阻探頭、L型可旋轉(zhuǎn)防輻射罩、直流可調(diào)速風扇和電機旋轉(zhuǎn)控制模塊。電機用于控制L型可旋轉(zhuǎn)防輻射罩進風口能實時對準風向，保持氣流入口和氣流方向平行，最大程度地減弱輻射罩給鉑電阻探頭帶來的熱污染。對該防輻射罩上下兩端進行雙層結(jié)構(gòu)設(shè)計，旨在降低其導熱性，阻隔外壁的熱輻射。輻射管底端安裝直流可調(diào)速風扇，增加了管內(nèi)空氣的流動性，提高了測溫精度。本文采用不銹鋼管設(shè)計加工L型可旋轉(zhuǎn)防輻射罩，輻射管表面反射率為90%。

1.2 ?網(wǎng)格劃分

本文使用ANSYS Meshing對計算流體物理模型進行網(wǎng)格劃分，采用非結(jié)構(gòu)化四面體網(wǎng)格劃分技術(shù)[3]，生成的四面體網(wǎng)格如圖2所示。經(jīng)檢驗，網(wǎng)格最小雅克比矩陣和最大雅克比矩陣行列式的比值為0.3，滿足FLUENT求解要求[4]。

4 ?結(jié) ?語

本文通過計算流體動力學（CFD）方法對該模型輻射誤差進行數(shù)值分析，得到修正后的歷史溫度數(shù)據(jù)?；贘ava編程語言以及HTML5，CSS3，JavaScript設(shè)計開發(fā)了一款歷史溫度數(shù)據(jù)查詢的網(wǎng)站，得出以下結(jié)論：

1） 太陽輻射誤差與太陽輻射強度、下墊面反射率呈單調(diào)遞增關(guān)系，與氣流速度呈單調(diào)遞減關(guān)系。

2） 通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對仿真結(jié)果進行擬合，絕對誤差控制在±0.002 5，說明修正值與仿真分析值吻合較好。

3） 基于Java的B/S結(jié)構(gòu)設(shè)計出歷史溫度查詢軟件，該網(wǎng)站可實現(xiàn)站點信息查詢、歷史數(shù)據(jù)查詢、下載數(shù)據(jù)存儲等功能。

本文提出的太陽輻射誤差修正方程具有較好的修正效果，但還未考慮太陽方位角、輻射管表面反射率和海拔高度等因素的影響，在后續(xù)研究中會進一步完善CFD模型，使其更加接近真實環(huán)境。本文提出的溫度查詢軟件僅適用于查詢修正前后的歷史溫度數(shù)據(jù)，后續(xù)研究中會進一步提高軟件實用性，使該網(wǎng)站可用于查詢實時的修正前后的溫度數(shù)據(jù)。

參考文獻

[1] 任國玉，任玉玉，李慶祥，等.全球陸地表面氣溫變化研究現(xiàn)狀、問題和展望[J].地球科學進展，2014，29（8）：934?946.

REN Guoyu， REN Yuyu， LI Qingxiang， et al. Research status， problems and prospects of global surface temperature change [J]. Advances in earth science， 2014， 29（8）： 934?946.

[2] 嚴家德，王成剛，金蓮姬.百葉箱和通風防輻射罩氣溫觀測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對比與訂正[J].氣候與環(huán)境研究，2015，20（5）：533?543.

YAN Jiade， WANG Chenggang， JIN Lianji. Data comparison and correction of temperature observation system for louver case and ventilation radiation cover [J]. Climate and environmental research， 2015， 20（5）： 533?543.

[3] 胡坤，李振北.ANSYS ICEM CFD工程實例詳解[M].北京：人民郵電出版社，2014.

HU Kun， LI Zhenbei. ANSYS ICEM CFD engineering examples [M]. Beijing： People′s Posts and Telecommunications Press， 2014.

[4] 張凱.Fluent技術(shù)基礎(chǔ)與應用實例[M].北京：清華大學出版社，2010.

ZHANG Kai. Fluent technology foundation and application examples [M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2010.

[5] 蔣良孝，李超群.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近方法及其Matlab實現(xiàn)[J].微型機與應用，2004（1）：52?53.

JIANG Liangxiao， LI Chaoqun. Function approximation method based on BP neural network and its implementation in Matlab [J]. Microcomputer & application， 2004， 21（1）： 52?53.

[6] 羅成漢.基于Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的BP網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)[J].計算機仿真，2004，21（5）：109?111.

LUO Chenghan. Realization of BP network based on Matlab neural network toolbox [J]. Computer simulation， 2004， 21（5）： 109?111.

[7] 張宇，王映輝，張翔南.基于Spring的MVC框架設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機工程，2010（4）：59?62.

ZHANG Yu， WANG Yinghui， ZHANG Xiangnan. Design and implementation of MVC framework based on spring [J]. Compu?ter engineering， 2010（4）： 59?62.

[8] 鄧琨，呂志峰.Java語言程序設(shè)計教程[M].北京：清華大學出版社，2010.

DENG Kun， L? Zhifeng. Java language programming course [M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2010.

[9] 羅世鑫.淺析SQL Server2008數(shù)據(jù)庫維持高可靠性的措施[J]. 消費電子，2013（12）：63.

LUO Shixin. Analyzing the measures to maintain high reliabi?lity of ?SQL Server2008 database [J]. Consumer electronics， 2013（12）： 63.

[10] 周萍，趙娜，李慕.Bootstrap框架在響應式Web設(shè)計中的應用[J].軟件導刊，2017（6）：135?137.

ZHOU Ping， ZHAO Na， LI Mu.Application of Bootstrap Framework in Responsive Web Design [J]. Software guide， 2017（6）： 135?137.

[11] 張紹蘭，邢國波，楊義先.對MD5的改進及其安全性分析[J].計算機應用，2009（4）：947?949.

ZHANG Shaolan， XING Guobo， YANG Yixian. Improve?ment of MD5 and its security analysis [J]. Journal of computer applications， 2009（4）： 947?949.

[12] 宋佳慧，劉遠剛，林琳，等.基于ECharts的動態(tài)統(tǒng)計圖表繪制技術(shù)研究[J].電腦知識與技術(shù)，2017（12）：202?204.

SONG Jiahui， LIU Yuangang， LIN Lin， et al. Research on dynamic statistical chart drawing technology based on ECharts [J]. Computer knowledge and technology， 2017（12）： 202?204.

[13] 李俊杰.Maven在企業(yè)Java軟件產(chǎn)品中的應用[J].電腦知識與技術(shù)，2011（3）：1562?1565.

LI Junjie. Application of Maven in enterprise Java software products [J]. Computer knowledge and technology，2011（3）： 1562?1565.